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文档简介
述待处理面部图像输入设定生成对抗网络的生细节缺失,从而提高去瑕疵后面部图像的真实2根据所述初始关键点信息和标准关键点信息确定仿射变换信息;其点信息为标准面部图像对应的关键点信息;所述仿射变换信息由第一设定大小的矩阵表将所述仿射变换信息及所述原始图像输入所述设定图像变换函将所述待处理面部图像的各颜色通道信息分别与所述面部瑕疵信息进将所述待处理面部图像的各颜色通道信息对应的矩阵分别与所述面部瑕疵信息对应获取带有瑕疵的第一面部图像样本和对应的去除瑕疵的根据所述面部瑕疵信息样本对所述第一面部图像样本进行去瑕疵3将所述第三面部图像和所述第一面部图像组成负样本对,将所将所述负样本对输入所述判别器,获得第一判别结果;将所述正样本对输基于所述第一判别结果和所述第二判别结果对所述生成器和所述判别器进行交替迭面部瑕疵信息获取模块,用于将所述待处理面部图像输入设行时实现如权利要求1-7中任一所述的图4该程序被处理装置执行时实现如本公开实施像处理方法,基于生成对抗网络获取的面部瑕疵信息对待处理面部图像进行去瑕疵处理,5[0023]应当理解,本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可义将在下文描述中给出。[0027]本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性[0028]图1为本公开实施例提供的一种图像处理方法的流程图,本实施例可适用于对面设定大小的矩阵表征,第一设定大小可以是256*256。关键点信息可以是关键点的位置信6关键点信息和标准关键点信息确定仿射变换信息可以转化为仿射变换信息对应的矩阵的[0035]其中,设定图像变换函数可以是从开源数据库(opencv)或者本地数据库[0043]其中,面部瑕疵信息可以由携带有瑕疵位置信息及瑕疵像素变换信息的矩阵表7[0047]具体的,将待处理面部图像的各颜色通道信息分别与面8的面部瑕疵信息对待处理面部图像进行去瑕疵处理,无需对待处理面部图像进行全局处[0061]面部瑕疵信息获取模块220,用于将待处理面部图像输入设定生成对抗网络的生[0062]目标面部图像获取模块230,用于根据面部瑕疵信息对待处理面部图像进行去瑕[0075]将待处理面部图像的各颜色通道信息对应的矩阵分别与面部瑕疵信息对应的矩9[0082]根据面部瑕疵信息样本对第一面部图像样本进行去瑕疵处理,获得第三面部图[0087]下面参考图4,其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备300的结构示意[0088]如图4所示,电子设备300可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)309可以允许电子设备300与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图4示出了具[0092]在一些实施方式中,客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperTextTransfer[0095]可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码,上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如Java、[0098]本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例[0100]根据本公开实施例的一个或多个实施例,本公开实施例公开了一种图像处理方[0116]将所述待处理面部图像的各颜色通道信息对应的矩阵分别与所述面部瑕疵信息[0127]基于所述第一判别结果和所述第二判别结果对所述生成器和所述判别器进行交本公开不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、
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